Nuestra Maestría en Ciencia de Datos edición Regional Rosario, propone una formación que aborda la disciplina desde una mirada rigurosa y aplicada, orientada a quienes buscan trabajar con datos de manera consistente en contextos reales.
La propuesta integra fundamentos sólidos, análisis técnico y aplicación práctica, poniendo el foco en cómo pensar los problemas, modelar soluciones y utilizar los datos como soporte efectivo para la toma de decisiones. Todo esto se desarrolla en una modalidad blended que combina instancias presenciales y virtuales, diseñada para favorecer el aprendizaje profundo, el intercambio entre pares y la compatibilidad con la actividad profesional.
Juan Francisco Quintero: Analista del Mercado granario de cereales en Louis Dreyfus Company
"Con la Maestría descubrí nuevas formas de analizar la información, entender lenguajes de programación, cómo almacenar los datos correctamente y ser más eficiente en el trabajo. Cerca del 50% de mi tiempo laboral actual aplico las nuevas herramientas aprendidas."
Dirigida a profesionales de sectores como servicios, finanzas, telecomunicaciones, gobierno, industria y tecnología, interesados en incorporar una visión estratégica basada en datos. Ideal para quienes lideran o integran áreas de Business Intelligence, marketing, analítica, investigación de mercado o desarrollo tecnológico, y buscan potenciar su carrera con herramientas analíticas avanzadas.
Modalidad Blended: Se intercalan una semana presencial y una virtual.
Viernes de 14 a 18h
Sábados de 9 a 13h
Quien cumpla con el régimen de promoción alcanzará el grado y obtendrá el título de “Magíster en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento”. El diploma será emitido por Universidad Austral.
Reconocimiento oficial y validez nacional del título otorgado por el ministerio de educación mediante la Resolución N°2781-15 y por la CONEAU en dictamen sesión 507/2019.
La Universidad Austral cuenta con beneficios de inscripción exclusivos sobre los valores vigentes. Entre ellos se incluyen: convenios corporativos, Comunidad Austral, beneficios por distancia, inscripción temprana, entre otros.
Los mismos están sujetos a cupo. Para más información, consultar con el ejecutivo a cargo.
Doctor en Ciencias Exactas (Informática). Director del Área de Ciencia de Datos de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral. Profesor titular en UBA, UNLP y Austral, investigador y referente en bases de datos, ciencia de datos y transferencia tecnológica.
Magíster y Licenciada en Estadística, especializada en análisis de datos e investigación. Experiencia en interpretación de información para la toma de decisiones estratégicas. Parte del departamento de Ciencia de Datos de la sede Rosario de Universidad Austral.
Actuario y Dr. en Ciencias Económicas (UBA), especialista en gestión de riesgos, modelado financiero y machine learning aplicado a finanzas. Director y docente de posgrado, con amplia experiencia en banca, mercados de capitales y desarrollo de modelos cuantitativos para la toma de decisiones estratégicas.
Ing. en Computación y MBA, con más de 20 años de experiencia en Data Mining y Ciencia de Datos, combinando docencia de posgrado y consultoría aplicada. Profesor titular y director de tesis en maestrías de Ciencia de Datos en la Universidad Austral, ITBA y la UTN, con foco en aplicaciones a economía, finanzas y marketing analítico.
Dr. en Informática, especialista en IA y Cs. de Datos, con más de 25 años de experiencia en investigación aplicada, industria y docencia universitaria. Research Scientist Director en Voolkia Software & Services, lidera proyectos de Machine Learning, Deep Learning y Blockchain para sectores como Oil & Gas, Fintech e Insurtech.
Senior Data Scientist & ML/AI Engineer con más de 15 años de experiencia en modelos predictivos, deep learning, NLP y MLOps. Manager de ML & AI en Scanntech, y profesor en Universidad Austral y Universidad Nacional de Rosario. Lideró equipos y soluciones de IA a escala en fintech y tech companies.
Doctora en Ciencias de la Educación por la Universidad de Navarra, Licenciada en Economía por la Universidad de Buenos Aires y especialista en Historia Económica. Profesora de Historia del Pensamiento Económico, Ética, Empresa y Sociedad en la Universidad Austral, con publicaciones en historia económica y filosofía personalista.
Data Scientist con más de 10 años de experiencia en análisis estadístico avanzado y modelado predictivo, con foco en prevención de fraude en compañías como Mercado Libre y Equifax. Magíster en Analytics por la University of Chicago, con sólida trayectoria académica y de investigación en estadística multivariada en la UNR.
Doctora en Ciencia Política y en Humanidades y Artes (UNR), Investigadora del CONICET y presidenta de la Sociedad de Estudios Kantianos en Lengua Española. Profesora de Filosofía, Antropología y Ética Empresarial en la Universidad Austral.
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